Exécuter des LLMs localement : confidentialité, coût et expérimentation
Cet article explore les avantages et les méthodes d'exécution de modèles linguistiques de grande taille (LLMs) en local. Bien que reconnaissant que les LLMs locaux n'égaleront pas les performances des services cloud, l'auteur souligne leurs avantages en termes de confidentialité, de maîtrise des coûts et de développement expérimental. Trois outils sont présentés : Ollama (facile à utiliser, vaste bibliothèque de modèles), Llama.cpp (multiplateforme, puissant) et Llamafiles (exécutable unique, facile à partager). L'article couvre également des aspects cruciaux tels que la sélection des modèles, les paramètres, la quantification et les capacités des modèles, tout en mettant en garde contre la taille des fichiers de modèles et la sécurité. En fin de compte, l'exécution de LLMs en local offre aux développeurs une approche flexible et contrôlable du développement de l'IA.
